Aprendizagem por transferencia de grandes modelos de linguagem: Aprimorando modelos de PNL com conhecimento predefinido

A aprendizagem por transferência de grandes modelos de linguagem está por trás de uma infinidade de lançamentos e aplicativos bem-sucedidos nos últimos tempos. Embora a aprendizagem por transferência como conceito não seja nova, sua aplicação ao processamento de linguagem natural está abrindo portas particularmente interessantes: de chatbots à geração e resumo de textos.

Com base no emprego do conhecimento de grandes modelos de linguagem para resolver problemas com mais eficiência, o advento do GPT ou BERT multiplicou sua popularidade e suas aplicações. O resultado é uma geração de texto mais eficiente e econômica, sem comprometer a qualidade final. Vamos analisá-lo.

O que é um modelo de linguagem grande (LLM)?

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são baseados em redes neurais e aprendizado de máquina a partir de grandes volumes de texto. Isso permite que eles entendam os padrões estatísticos e a estrutura do idioma.

Há muitos LLMs no mercado, alguns são fechados, como a série GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI ou Claude da Anthropic, e outros são de código aberto e podem ser personalizados, como Llama2, Alpaca, Vicuña da Meta ou BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) do Google.

Eles são caracterizados por terem sido pré-treinados usando métodos de aprendizado não supervisionados e grandes quantidades de dados para LLMs. A partir desse treinamento prévio, os modelos de linguagem de grande porte podem ser empregados em várias ações relacionadas a textos, incluindo classificação de textos, geração de textos, resumo e tradução automática.

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O que é aprendizagem por transferência?

A aprendizagem por transferência é uma técnica baseada na capacidade de usar o treinamento e o conhecimento adquiridos por um modelo para aprender a executar outras tarefas com mais eficiência.

No contexto dos LLMs, a transferência de aprendizado de grandes modelos de linguagem refere-se à capacidade de empregar o conhecimento de grandes modelos de linguagem para resolver novas tarefas.

Se os modelos de linguagem tradicionais foram treinados do zero, a transferência do aprendizado de NLP traz várias vantagens. Por exemplo, essa é uma estratégia útil quando não há grandes quantidades de dados ou recursos disponíveis, ou se você quiser reduzir o tempo necessário para o treinamento. Além disso, a transferência de aprendizado de grandes modelos linguísticos permite pesquisas e testes rápidos e iterativos.

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Como os modelos de linguagem grandes podem ser usados para a aprendizagem por transferência?

A noção básica para a realização da aprendizagem por transferência no contexto dos LLMs é a seguinte: pré-treinar o modelo de linguagem e, em seguida, adicionar novas camadas sobre as que já foram treinadas. O modelo funciona porque já aprendeu sobre as nuances do idioma e é capaz de fazer generalizações e aplicá-las às novas tarefas propostas.

O processo pode ser dividido nas seguintes fases:

1. Pré-treinamento: grandes quantidades de dados de texto são usadas para que o modelo possa aprender sobre padrões e relacionamentos no idioma. Esse conhecimento é orientado para uma série de tarefas relacionadas ao processamento de linguagem natural

2. Aprendizagem por transferência: várias técnicas aparecem aqui, inclusive a aprendizagem por transferência baseada em recursos ou a aprendizagem multitarefa. Outros optam por modelos de ajuste fino, que descrevemos abaixo, mas que não podem ser considerados aprendizagem por transferência propriamente dita.

3. Aplicação: o modelo pode ser usado posteriormente para fazer previsões com base em novos dados.

Vantagens e desvantagens de a aprendizagem por transferência em grandes modelos de linguagem

Entre as vantagens da aprendizagem por transferência de modelos de idiomas grandes estão:

• Reduzir o tempo de treinamento, aproveitando o conhecimento e os recursos dos LLMs.

• Melhorar o desempenho nos novos modelos, já que os LLMs são usados como base.

No entanto, é importante observar que o modelo de aprendizagem por transferência também tem algumas limitações:

• Pouca flexibilidade na adaptação a novos domínios.

• Se os dados com os quais foram treinados tiverem vieses, eles serão transferidos para o novo modelo.

• As regulamentações referentes à privacidade de dados devem ser levadas em conta, especialmente quando se trata de dados pessoais ou confidenciais.

• A operação pode não ser bem-sucedida se os dados de pré-treinamento não forem úteis para o restante das operações.

Aplicativos de aprendizagem por transferência de grandes modelos de linguagem

EA aprendizagem por transferência de grandes modelos de linguagem está revolucionando as áreas de processamento de linguagem natural que exigem conhecimento profundo da linguagem. Isso inclui aplicativos nas seguintes áreas:

• Tradução automática

• Análise de sentimento

• Reconhecimento de entidades nomeadas

• Interações baseadas em respostas a perguntas

• Resumo de texto

• Criação de chatbots e assistentes virtuais

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A função do ajuste fino ou fine-tuning na aprendizagem por transferência para grandes modelos de linguagem

A técnica conhecida como ajuste fino (ou ajuste fino em português) refere-se à continuação do treinamento de um modelo de linguagem já pré-treinado usando volumes de texto menores e mais precisos. O objetivo é fazer com que o modelo de linguagem aprenda mais sobre uma nova tarefa ou domínio e se adapte a ele.

Novamente, o fine-tuning permite economizar tempo e recursos, pois pode ser realizado com volumes de texto que incluem centenas ou milhares de exemplos.

No entanto, ela difere da aprendizagem por transferência porque o fine-tuning treina parâmetros já existentes para executar uma segunda tarefa, enquanto a aprendizagem por transferência em PNL "congela" os parâmetros existentes, adicionando camadas sobre eles.

Como a Pangeanic pode ajudá-lo na transferência por aprendizagem a partir de grandes modelos de linguagem

Na Pangeanic, estamos na vanguarda da tecnologia de idiomas e, portanto, também aplicamos a aprendizagem por transferência em grandes modelos de linguagem.

Em particular, e no contexto do nosso mecanismo de tradução automática, essa técnica serve para melhorar a qualidade da tradução de pares de idiomas com poucos recursos.

Como parte de nosso trabalho para aumentar os recursos dos algoritmos de Inteligência Artificial, muitas vezes temos a tarefa de fornecer grandes quantidades de dados de alta qualidade. No entanto, outra de nossas áreas de especialização envolve o uso da aprendizagem por transferência de grandes modelos linguísticos para atingir o mesmo objetivo: textos, traduções e análises de texto de alta qualidade sem desperdício de recursos

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